[发明专利]一种网络流量仿真和预测的方法和装置

权利要求书

1.一种网络流量仿真和预测的方法，其特征在于：

对至少一个网元或链路生成一组故障信号序列，其中，故障信号序列中的每个故障信号中包含故障业务和故障发生的时间点；

按照故障发生的时间点的时间顺序，在所有网元和链路的故障信号序列中获取故障信号，在网络拓扑上累加获取到的每一个故障信号，生成每一个故障发生后的变化拓扑图；

按故障发生的时间点的时间顺序，获取每个故障信号对应的故障业务；

根据每一个故障发生后的变化拓扑图，计算每个故障发生后故障业务的路由变化，生成模拟事务，模拟事务挂起不提交；

记录执行每个模拟事务后每个故障业务的流量，获取业务流量的变化，并对网络中流量分布的变化进行预测；

模拟事务执行完成后，对挂起的模拟事务进行回滚。

2.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述对至少一个网元或链路生成一组故障信号序列，具体包括：

使用时间序列生成函数，对至少一个网元或链路生成一组随机的故障时间序列；

为每个故障网元或故障链路生成至少一份故障数据；

将每一份故障数据与该网元或该链路的故障时间序列中的一个时间点对应，生成该网元或该链路的故障信号序列；

将所有网元和链路的故障信号序列中的故障数据按照时间顺序串行排列。

3.根据权利要求2所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述对至少一个网元或链路生成一组随机的故障时间序列，还包括：

根据每个网元或链路的故障概率曲线，调整网元或链路的故障时间序列中故障时间的分布密度，使网元或链路在单位时间段内的故障发生概率符合该网元或链路的故障概率曲线。

4.根据权利要求2所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述将每一份故障数据与该网元或该链路的故障时间序列中的一个时间点对应，还包括：

所述故障信号的类型包括故障发生和故障恢复，故障发生和故障恢复两种类型依照时间顺序交替出现。

5.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述在网络拓扑上累加获取到的每一个故障，具体包括：

获取未发生故障时的拓扑作为基线拓扑；

依次获取每个故障信号，将故障信号转换为网元或链路的状态变化；

由基线拓扑开始，根据每一个故障信号对应的网元或链路的状态变化，在前一个变化拓扑图的基础上进行相应的状态变化，获取每个故障信号对应的变化后的变化拓扑图。

6.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述获取每个故障信号对应的故障业务，具体包括：

获取每个故障信号对应的网元或链路；

查找所有经过故障信号对应的网元或链路的业务作为故障业务。

7.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述计算每个故障发生后故障业务的路由变化，具体包括：

若故障业务的工作路由首次出现网元或链路故障，为故障业务生成第一备用路由；

若故障业务的第一备用路由首次出现网元或链路故障，为故障业务生成第二备用路由；

若故障业务的工作路由首次出现所有网元和链路都无故障的情况，将故障业务由备用路由切换回工作路由。

8.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述获取业务流量的变化，具体包括：

根据故障业务的路由变化，在发生故障的业务路由上减少业务的流量，在业务转到的新路由上增加业务的流量。

9.根据权利要求1所述的网络流量仿真和预测的方法，其特征在于，所述对网络中流量分布的变化进行预测，具体包括：

根据故障信息对应的业务流量的变化，重新计算业务的带宽占用率；

根据故障信息对应的网络拓扑变化，重新计算变化后的网络拓扑中业务的流量分布。